| 词条 | 数据挖掘技术与应用 |
| 释义 | 基本信息出版社: 清华大学出版社; 第1版 (2011年5月1日) 丛书名: 高等院校信息管理与信息系统专业系列教材 平装: 243页 正文语种: 简体中文 开本: 16 ISBN: 9787302235927 内容简介《数据挖掘技术与应用》系统详细地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，粗糙集方法与应用，遗传算法与应用，基于模糊理论的模型与应用，灰色系统理论与方法，基于数据挖掘的知识推理。 《数据挖掘技术与应用》可作为管理科学与工程、信息科学与技术、应用数学等相关专业高年级本科生和研究生的数据仓库、数据挖掘及知识管理等相关课程的教材或参考资料，同时《数据挖掘技术与应用》有助于相关的专业研究人员提升数据挖掘的技巧和开拓新的研究方向。 编辑推荐《数据挖掘技术与应用》对数据挖掘全过程进行了详细阐述，包括：数据采集集成与预处理，多维数据分析与组织，各种数据挖掘模型的原理、算法步骤与实际应用过程。《数据挖掘技术与应用》的特色为：（1）将多种数据挖掘理论与经典算法相结合；（2）将对数据挖掘模型的细致讲解与具体算例相结合；（3）将数据挖据的一般算法与新颖改进相结合；（4）将数据挖掘在传统领域与交通、物流等特色领域的应用相结合。 目录第1章 数据挖掘概述 第2章 数据采集、集成与预处理技术 第3章 多维数据分析与组织 第4章 预测模型研究与应用 第5章 关联规则模型及应用 第6章 聚类分析方法与应用 第7章 粗糙集方法与应用 第8章 遗传算法与应用 第9章 基于模糊理论的模型与应用 第10章 灰色系统理论与方法 第11章 基于数据挖掘的知识推理 参考文献 |
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